Zipkin

在微服务架构中，调用链是漫长而复杂的，要了解其中的每个环节及其性能，你需要全链路跟踪。 它的原理很简单，你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID，并将其传递到整个调用链。 该ID称为 CorrelationID ¹，你可以用它来跟踪整个请求并获得各个调用环节的性能指标。简单来说有两个问题需要解决。第一，如何在应用程序内部传递ID; 第二，当你需要调用另一个微服务时，如何通过网络传递ID。 什么是OpenTracing? 现在有许多开源的分布式跟踪库可供选择，其中最受欢迎的库可能是 Zipkin ²和 Jaeger ³。 选择哪个是一个令人头疼的问题，因为你现在可以选择最受欢迎的一个，但是如果以后有一个更好的出现呢？ OpenTracing ⁴可以帮你解决这个问题。它建立了一套跟踪库的通用接口，这样你的程序只需要调用这些接口而不被具体的跟踪库绑定，将来可以切换到不同的跟踪库而无需更改代码。Zipkin和Jaeger都支持OpenTracing。 如何跟踪服务器端点(server endpoints)? 在下面的程序中我使用“Zipkin”作为跟踪库，用“OpenTracing”作为通用跟踪接口。 跟踪系统中通常有四个组件，下面我用Zipkin作为示例： recorder(记录器)：记录跟踪数据 Reporter (or collecting agent)(报告器或收集代理)

在微服务架构中，调用链是漫长而复杂的，要了解其中的每个环节及其性能，你需要全链路跟踪。 它的原理很简单，你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID，并将其传递到整个调用链。 该ID称为 CorrelationID ¹，你可以用它来跟踪整个请求并获得各个调用环节的性能指标。简单来说有两个问题需要解决。第一，如何在应用程序内部传递ID; 第二，当你需要调用另一个微服务时，如何通过网络传递ID。 什么是OpenTracing? 现在有许多开源的分布式跟踪库可供选择，其中最受欢迎的库可能是 Zipkin ²和 Jaeger ³。 选择哪个是一个令人头疼的问题，因为你现在可以选择最受欢迎的一个，但是如果以后有一个更好的出现呢？ OpenTracing ⁴可以帮你解决这个问题。它建立了一套跟踪库的通用接口，这样你的程序只需要调用这些接口而不被具体的跟踪库绑定，将来可以切换到不同的跟踪库而无需更改代码。Zipkin和Jaeger都支持OpenTracing。 如何跟踪服务器端点(server endpoints)? 在下面的程序中我使用“Zipkin”作为跟踪库，用“OpenTracing”作为通用跟踪接口。 跟踪系统中通常有四个组件，下面我用Zipkin作为示例： recorder(记录器)：记录跟踪数据 Reporter (or collecting agent)(报告器或收集代理)

https://github.com/Yirendai/cicada/blob/master/cicada-docs/cicada_design.md 背景与目标 面对日趋复杂的分布式系统，如服务框架、消息中间件、缓存、数据层等，我司在业务性能瓶颈定位、故障排除等方面效率低下，生产环境中没有成熟的Trace工具，我们认为分布式跟踪系统适合且急需引入公司内部。 Trace系统需要能够透明的传递调用上下文，理解系统行为，理清后端调用关系，实现调用链跟踪，调用路径分析，帮助业务人员定位性能瓶颈，排查故障原因等；同时，需要对用户尽量透明，减少对业务代码的侵入性。 我们的Trace系统为解决以上问题而设计。 理论依据 目前可查的分布式跟踪系统，设计思想都源于Google的论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》。 现有Trace系统调研 调研期间，我们同时参考了其他互联网企业分布式跟踪系统的原理以及应用场景，例如阿里的Eagle eye，Twitter的Zipkin，京东的hydra以及点评的CAT。 Google Dapper && Alibaba Eagle eye 从实现来看，阿里的实现最接近Dapper论文中提到的方式。 Eagle eye架构如下图所示： 日志收集方式 记录本地文件

问题 在服务中,有一个接口,该A接口中又调用了其他服务的B、C、D接口,出现一个请求耗时大的问题,这时候并不知道该B、C、D接口中哪个接口造成的耗时量,然后比如确定C服务接口出现的耗时量大,但是C服务又是另个开发人员负责,通知他你的接口耗时大,于是他就去看代码,可能他的C接口又包含着D服务接口,光想着就觉得这个套路怎么这么恶心,总是需要解决的问题,靠日志输出打点方式查看某个接口的耗时也觉得low,不方便,逐步学习研究,Spring Cloud提供了相关的组件Sleuth来优化以上问题,下面做个学习笔记 链路监控 Spring Cloud Sleuth sleuth 翻译是侦察的意思,学习了之后sleuth操作的点不多,重点在侦察,就是怎么看指标信息 maven引入依赖,结束 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> 再来访问一个服务中的接口,在控制台以sleuth方式打印出相关的信息,格式如下: ...INFO [product,84189hh321,h32eh823,false] 25612-[xxxxx] xxxxx 第一个product为服务的名字 第二个TraceId,

导读 『StabilityGuide』是阿里多位阿里技术工程师共同发起的稳定性领域的知识库开源项目，涵盖性能压测、故障演练、JVM、应用容器、服务框架、流量调度、监控、诊断等多个技术领域，以更结构化的方式来打造稳定性领域的知识库，欢迎您的加入。 @GitHub : https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide 问题描述 最近偶尔有用户反馈某些 HTTP 接口出现超时问题，而 web 服务端的 Trace 监控没有出现 http 返回值为 503 等异常情况。出现这种情况一般是web容器出现问题，客户端连接不上来。本文将主要介绍如何去监控这类问题。 我们是用典型的 Web 服务架构，应用通过域名访问到我们的 LVS（Linux Virtual Server）机器，LVS 后面对应了多台 Web 服务器。 考虑到无法对 LVS 进行跟踪，而 Web 服务器（Tomcat 上出现堆积，无法评估影响范围）。考虑再三后，我们准备在Tomcat 和 LVS 上加一个 Nginx，用于追踪用户访问的真实情况。Nginx 是一款自由、开源的高性能 HTTP 服务器。通过 Nginx 代码，我们可以掌握第一手的用户访问的真实情况，本来是打算通过 Nginx 的 Access 日志来做统计， 后来参考 阿里云链路追踪的文档，用链路追踪可以把 HTTP

随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构的兴起，看似一个简单的应用，后台可能很多服务在支撑；一个请求可能需要多个服务的调用；当请求迟缓或不可用时，无法得知是哪个微服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin 分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，里面有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。 那么到底怎么使用呢？接下来完成一个具体的实例来体会一把微服务链路追踪： 本文使用的 Spring Cloud Finchley 版本，和其他版本会有不同 我们使用user-service,order-service 作为两个微服务，zuul-gateway 作为服务网关 zuul-gateway -> order-service -> user-service， 形成服务调用链路，完成一次请求。 注意：Zipkin 不再推荐我们来自定义 Server 端，在最新版本的 Spring Cloud 依赖管理里已经找不到 Zipkin-server 了 ，根本就不需要自己新建一个 Zipkin-server 服务，网上的各种教程都数互相抄的，请无视 一，环境安装

1.目的： 使用zipkin2.0在Spring Cloud 2.0环境下，追踪服务调用情况。 2.所需组件： zipkin2.0,Spring Cloud 2.0,Eureka Server,Eureka Client. 3.项目整体组成 如下图所示： 4.详细介绍及配置： zipkinp的pom配置为： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.****</groupId> <artifactId>zipkin-p</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <packaging>pom</packaging> <modules> <module>customer</module> <module

微服务刚刚诞生的时候，人们将服务进行拆分，实现服务之间的松耦合，并且每个服务有专门的团队维护，然后客户端直接和各个子服务进行交互。比如，订单，商品，会员服务。 那么这种客户端直接和后端服务交互的方式会有什么问题呢？ 1、客户端需要知道每个服务的地址 2、每个后端服务都需要实现认证、限流、日志、监控、缓存等功能，重复造轮子大大降低了开发效率，而这些公共业务逻辑完全可以拆分出来 3、假如后端某些服务由之前的http/https调用变成rpc调用，或者某些参数发生改变，则客户端需要做很大调整。 后来人们为了解决这些问题，引入 API网关 。 当引入API网关后，API网关接管了所有的入口流量，就像nginx，将请求路由到对应的后端服务。这样客户端无需关心后端服务地址，只需调用网关即可。不仅如此，网关还针对这些流量做了功能的扩展，包括鉴权、限流、日志监控、告警、访问控制、协议转换等功能，这样后端服务只需关注自身的业务逻辑。 我们可以将API网关的部分功能做一个简单的梳理。 注册API API网关要给后端服务赋能，就需要后端服务（API提供者）将API信息注册到网关，并且为每个API配置后端服务的地址。但是，这样遇到的问题是，API之间是独立的，无法将服务于同一功能的API组织起来，统一管理。为了适应真实的服务场景，API网关使用API分组来管理一组API，并配置同一后端，用户（API提供者

微服务刚刚诞生的时候，人们将服务进行拆分，实现服务之间的松耦合，并且每个服务有专门的团队维护，然后客户端直接和各个子服务进行交互。比如，订单，商品，会员服务。 那么这种客户端直接和后端服务交互的方式会有什么问题呢？ 1、客户端需要知道每个服务的地址 2、每个后端服务都需要实现认证、限流、日志、监控、缓存等功能，重复造轮子大大降低了开发效率，而这些公共业务逻辑完全可以拆分出来 3、假如后端某些服务由之前的http/https调用变成rpc调用，或者某些参数发生改变，则客户端需要做很大调整。 后来人们为了解决这些问题，引入 API网关 。 当引入API网关后，API网关接管了所有的入口流量，就像nginx，将请求路由到对应的后端服务。这样客户端无需关心后端服务地址，只需调用网关即可。不仅如此，网关还针对这些流量做了功能的扩展，包括鉴权、限流、日志监控、告警、访问控制、协议转换等功能，这样后端服务只需关注自身的业务逻辑。 我们可以将API网关的部分功能做一个简单的梳理。 注册API API网关要给后端服务赋能，就需要后端服务（API提供者）将API信息注册到网关，并且为每个API配置后端服务的地址。但是，这样遇到的问题是，API之间是独立的，无法将服务于同一功能的API组织起来，统一管理。为了适应真实的服务场景，API网关使用API分组来管理一组API，并配置同一后端，用户（API提供者

一、搭建步骤 1）新建Spring Boot项目，引入pom坐标 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.3.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> <version>2.10.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> <version>2.10.3</version> </dependency> </dependencies> 2）增加相关配置 spring.application.name: base-zipkin-server server.port: 9411